3.1 平滑
1.定義： 平滑又叫去噪聲或低通濾波。在灰度連續變化的圖象中，如果出現了與相鄰象素的灰度相差很大的點，比如說一片暗區中突然出現了一個亮點，這樣的點就叫噪聲。而平滑的目標就是消除噪聲，使其能於鄰近區域的灰度不會相差很大。
2.方法： 使用模板操作。例如：
(3.1)
將原圖中的每一點的灰度和它周圍八個點的灰度相加，然後除以9，作爲新圖中對應點的灰度。中間的黑點表示中心元素，即用哪個元素做爲處理後的元素。
模板不允許移出邊界，所以結果圖象會比原圖小。邊界上無法進行模板操作的點，通常的做法是複製原圖的灰度，不進行任何處理。
由於模板操作是非常耗時的操作，有時可以將二維模板轉換成兩個一維模板。例如：
（3.2）
典型的模板有兩種：1）Box模板（公式3.1）：雖然考慮了鄰域點的作用，但並沒有考慮各點位置的影響。2）高斯模板（公式3.2）：它考慮了位置的影響。
3.2 中值濾波
1.定義： 也是典型的低通濾波。目的是保護圖象邊緣的同時去除噪聲。所謂中值濾波，是指把以某點(x,y)爲中心的小窗口內的所有象素的灰度按從大到小的順序排列，將中間值作爲(x,y)處的灰度值(若窗口中有偶數個象素，則取兩個中間值的平均)。
2.幾種典型圖：
1）“step”：左邊區域灰度值低，右邊區域灰度值高，中間有一條明顯的邊界。
2）高斯噪聲：圖中有很多噪聲點，而且是雜亂無章，隨機分佈的。
3）脈衝：中間的灰度要比兩邊高許多。
3.總結中值濾波的表現： 中值濾波容易去除孤立點，線的噪聲同時保持圖象的邊緣；它能很好的去除二值噪聲（“step”，脈衝），但對高斯噪聲無能爲力。要注意的是，當窗口內噪聲點的個數大於窗口寬度的一半時，中值濾波的效果不好。
3.3 銳化
1.定義： 和平滑相反，屬於高通濾波。銳化處理在增強圖象邊緣的同時增加了圖象的噪聲。
2.方法： 拉普拉斯模板（如下公式）。
因爲圖象中的邊緣就是那些灰度發生跳變的區域，所以銳化模板在邊緣檢測中很有用。要注意的是，運算後如果出現了大於255或者小於0的點，稱爲溢出，溢出點的處理通常是截斷，即大於255時，令其等於255；小於0時，取其絕對值。